Kimi论文自曝推理架构，80%流量都靠它承担
Kimi论文自曝推理架构，80%流量都靠它承担月之暗面和清华KVCache.ai团队的最新论文，首次揭秘了Kimi背后的推理架构！ 要知道Kimi是国产大模型的当红炸子鸡，火到可以说从来没缺过流量，甚至还经常出现过载。
来自主题: AI技术研报
10382 点击 2024-07-05 01:00
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月之暗面和清华KVCache.ai团队的最新论文，首次揭秘了Kimi背后的推理架构！ 要知道Kimi是国产大模型的当红炸子鸡，火到可以说从来没缺过流量，甚至还经常出现过载。
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting（三维语义高斯泼溅）。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
面对层出不穷的个性化图像生成技术，一个新问题摆在眼前：缺乏统一标准来衡量这些生成的图片是否符合人们的喜好。对此，来自清华、西交大、伊利诺伊厄巴纳-香槟分校、中科院、旷视的研究人员共同推出了一项新基准DreamBench++。
近日，清华大学与密歇根大学联合提出的自动驾驶汽车安全性「稀疏度灾难」问题，发表在了顶刊《Nature Communications》上。研究指出，安全攸关事件的稀疏性导致深度学习模型训练难度大增，提出了密集学习、模型泛化改进和车路协同等技术路线以应对挑战。
入选CVPR 2024 Highlight的三维语义高斯泼溅最新成果，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍！
每个人都能拥有有检测AI造假的“照妖镜”了！
城市时空的预测，迎来GPT时刻。 清华大学电子系城市科学与计算研究中心推出了第一个无需自然语言的纯时空通用模型——UniST，首次展示了纯时空模型本身的通用性和可扩展性，研究成果已被KDD2024接收。
苹果OpenAI官宣合作，GPT-4o加持Siri，让AI个性化生成赛道热度飙升。
本⽂介绍由清华等⾼校联合推出的⾸个开源的⼤模型⽔印⼯具包 MarkLLM。MarkLLM 提供了统⼀的⼤模型⽔印算法实现框架、直观的⽔印算法机制可视化⽅案以及系统性的评估模块，旨在⽀持研究⼈员⽅便地实验、理解和评估最新的⽔印技术进展。通过 MarkLLM，作者期望在给研究者提供便利的同时加深公众对⼤模型⽔印技术的认知，推动该领域的共识形成，进⽽促进相关研究的发展和推⼴应⽤。
在三维生成建模的研究领域，现行的两大类 3D 表示方法要么基于拟合能力不足的隐式解码器，要么缺乏清晰定义的空间结构难以与主流的 3D 扩散技术融合。来自中科大、清华和微软亚洲研究院的研究人员提出了 GaussianCube，这是一种具有强大拟合能力的显式结构化三维表示，并且可以无缝应用于目前主流的 3D 扩散模型中。